머신러닝에 scikit-learn을 사용하는 방법

머신러닝에 scikit-learn을 활용하는 방법

머신러닝은 컴퓨터가 자동으로 학습하여 성능을 향상시킬 수 있는 기술입니다. 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. scikit-learn은 기계 학습 작업을 간단하고 효율적으로 만들기 위한 많은 실용적인 도구와 알고리즘을 제공하는 인기 있는 Python 기계 학습 라이브러리입니다. 이 기사에서는 기계 학습에 scikit-learn을 사용하는 방법을 소개하고 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.

첫 번째 단계는 scikit-learn 라이브러리를 설치하는 것입니다. pip 명령을 사용하여 터미널에 설치할 수 있습니다:

pip install scikit-learn

설치가 완료되면 기계 학습을 위해 scikit-learn을 사용할 수 있습니다.

먼저 필요한 라이브러리와 모듈을 가져옵니다.

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn import metrics

그런 다음 scikit-learn에서 제공하는 데이터세트를 사용하여 머신러닝을 수행할 수 있습니다. 여기서는 붓꽃 데이터 세트를 예로 들어 보겠습니다. 데이터 세트의

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X는 특징 행렬을 나타내고 y는 대상 변수를 나타냅니다. 다음으로 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

위 코드는 데이터 세트의 80%를 훈련 세트로 사용하고 20%를 테스트 세트로 사용합니다.

다음으로 적합한 기계 학습 알고리즘을 선택하고 모델을 만듭니다. 여기서는 SVM(Support Vector Machine)을 예로 들어 보겠습니다.

model = svm.SVC()

모델을 생성한 후 훈련 세트를 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다.

model.fit(X_train, y_train)

훈련이 완료된 후 테스트 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

y_pred = model.predict(X_test)

제공된 측정 항목 모듈 사용 모델의 정확도(정확도)를 계산하는 scikit-learn:

accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

정확도 외에도 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 다른 평가 지표를 사용하여 모델 성능을 평가할 수도 있습니다.

요약하자면, scikit-learn을 사용하는 머신러닝 단계에는 데이터 준비, 데이터 세트 분할, 모델 선택, 훈련 모델 및 평가 모델이 포함됩니다. scikit-learn은 또한 데이터 전처리, 기능 선택, 모델 선택 및 기타 작업에 사용할 수 있는 다양한 기능과 클래스를 제공하여 머신러닝의 효과를 더욱 향상시킵니다.

요약하자면 이 문서에서는 기계 학습에 scikit-learn을 사용하는 방법을 설명하고 몇 가지 코드 예제를 제공합니다. 이 글을 통해 독자들이 scikit-learn에 대해 더 깊이 이해하고 실무에서 유연하게 사용할 수 있기를 바랍니다. 기계 학습에 scikit-learn을 사용하면 개발 효율성과 모델 성능을 크게 향상시켜 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어에게 강력한 도구를 제공할 수 있습니다.

위 내용은 머신러닝에 scikit-learn을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!